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龍圖騰網獲悉廣東工業大學申請的專利一種基于循環神經網絡結合遷移學習和知識蒸餾的麻醉深度預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115641966B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211400249.2，技術領域涉及：G16H50/70；該發明授權一種基于循環神經網絡結合遷移學習和知識蒸餾的麻醉深度預測方法是由楊志景;陳明錦;彭思愿;何永康設計研發完成，并于2022-11-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于循環神經網絡結合遷移學習和知識蒸餾的麻醉深度預測方法在說明書摘要公布了：本發明針對現有技術的局限性，提出了一種基于循環神經網絡結合遷移學習和知識蒸餾的麻醉深度預測方法，在模型訓練的時候考慮了不同對象的數據分布差異大的問題，并對這種情況使用域適應的方法來解決，使得模型面對新的數據，具有更強的泛化能力和魯棒性；使用教師學生類的知識蒸餾的方法來壓縮我們模型的大小，使其輕量化，并且通過使學生的中間特征表示模仿教師的中間特征表示，來進一步提升學生模型預測麻醉深度的準確度。

本發明授權一種基于循環神經網絡結合遷移學習和知識蒸餾的麻醉深度預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于循環神經網絡結合遷移學習和知識蒸餾的麻醉深度預測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1，獲取待預測對象的用藥量數據以及包括待預測對象的年齡、性別、身高、體重在內的靜態協變量信息； S2，將待預測對象的用藥量數據以及靜態協變量信息輸入預設的麻醉深度預測模型中，得到關于待預測對象的麻醉深度指標值； 其中，所述麻醉深度預測模型基于循環神經網絡結合遷移學習和知識蒸餾對預設的訓練集進行模型訓練后獲得； 在模型訓練過程中，利用循環神經網絡從所述訓練集的藥物輸注歷史數據中提取時序特征信息，對提取的時序特征信息進行不同時間段的分布匹配來學習不同時間段共享的公共知識，加入訓練集在的樣本對象的靜態協變量信息，讓循環神經網絡學習各種動態與靜態信息之間的關系； 在模型訓練過程中，以教師學生類的知識蒸餾的方法壓縮模型的大小，即訓練了兩個網絡：教師模型Mt以及學生模型Ms，分別包括循環神經網絡、瓶頸網絡以及全連接神經網絡； 在模型訓練過程中，讓學生模型Ms循環神經網絡的輸出去模仿教師模型Mt循環神經網絡的輸出；讓學生模型Ms瓶頸網絡的輸出去模仿教師模型Mt瓶頸網絡的輸出； 在模型訓練過程中，通過以下方式進行時序分布匹配，讓學生模型Ms循環神經網絡的輸出去模仿教師模型Mt循環神經網絡的輸出： 將門控循環單元的輸出維度合并變為Gteacher∈R256×7680,Gstudent∈R256×7680，經過輸出維度為120的全連接層，然后經過sigmoid的激活函數，再通過Softmax歸一化，得到重要性向量α；取門控循環單元的輸出和α計算不同隱藏狀態之間的分布差異作為模型的損失函數正則項Lt： 其中，表示在狀態t時Di和Dj兩個時間段分布的重要性，表示余弦相似性計算。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東工業大學，其通訊地址為：510090 廣東省廣州市越秀區東風東路729號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。